Intelligent Transportation System: Managing Pandemic Induced Threats to the People and Economy
Notice bibliographique
Résumé
Since the world wars, the world has not seen such a heavy and sustained negative impact on the people and economy, as is being caused by the pandemic COVID-19. Pandemic, like any other big change, is strongly disruptive, challenging authorities all over the world to reimagine services, logistics, people movement, and economic activities. For the national and local governments looking for resources to support traditional and novel solutions to mitigate, contain and control the pandemic's deleterious impact on the people and economy, Smart City's Intelligent Transportation System (SC-ITS) can be an important asset. Integration of the transportation advancements with artificial intelligence and information and communication technologies is interactively and dynamically empowering the ITS of Smart Cities. This integration has ushered in an era of smart city intelligent transportation services that are dynamic, adaptive and can be reconfigured to meet the smart city citizenry's changing needs in an inclusive, safe, greener, and more efficient way. We believe that by adapting and, in some cases repurposing the SC-ITS, the authorities can simultaneously increase the reach, impact, and efficacy of the solutions aimed at restarting economies while balancing both lives and livelihood concerns. This paper builds an understanding of the pandemic and then examines the SC-ITS through its components and related applications before diving deeper into the hood to examine how these components, both now and in the future, can be adapted, reconfigured and repurposed, to address the pandemic induced challenges individually and collectively. Finally, it attempts to put a perspective by evaluating the challenges and opportunities inherent in leveraging the ITS for the deployment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».